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A collaborative learning health system agent‐based model: Computational and face validity

机译:基于协作学习卫生系统代理的模型:计算和面部有效性

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摘要

Improving the healthcare system is a major public health challenge. Collaborative learning health systems (CLHS) ‐ network organizations that allow all healthcare stakeholders to collaborate at scale ‐ are a promising response. However, we know little about CLHS mechanisms of actions, nor how to optimize CLHS performance. Agent‐based models (ABM) have been used to study a variety of complex systems. We translate the conceptual underpinnings of a CLHS to a computational model and demonstrate initial computational and face validity.
机译:改善医疗保健系统是一个主要的公共卫生挑战。协作学习卫生系统(CLHS) - 允许所有医疗保健利益相关者在规模合作的网络组织 - 是一个有前途的回应。但是,我们对Clhs的行动机制很少了解,也不知道如何优化Clhs性能。基于代理的模型(ABM)已被用于研究各种复杂系统。我们将CLHS的概念性下划线转换为计算模型,并展示初始计算和面部有效性。

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